%0 Journal Article
%T New Approach of Spatial Outliers Measurement and Detection in Spatial Databases<br>空间数据库中离群点的度量与查找新方法
%A HUANG Tian-qiang
%A QIN Xiao-lin
%A WANG Qin-min
%A <br>黄添强
%A 秦小麟
%A 王钦敏
%J 中国图象图形学报
%D 2006
%I 
%X 如今查找离群点的方法有以下两类：第1类方法是面向统计数据库，把各种数据都看成是多维空间，没有区分空间维与非空间维的方法；第2类方法是面向空间数据库，区分空间维与非空间维的方法。目前提出的方法大多数是第1类方法，由于这类方法在空间数据库中直接应用可能产生错误的判断或找到无意义的离群点，而已有的第2类方法又查找效率太低或不能查找局部离群点，为此提出了一个新的基于邻域的离群点度量方法——空间偏离因子，这种方法面向空间数据库，不但可区分空间维与非空间维，并可以找到局部或全局的离群点；同时提出一种与邻域划分相结合的快速查找算法。理论分析表明，该方法是合理的。真实数据与模拟数据的实验也再次验证了这个模型与算法的可行性。
%K spatial databases
%K spatial data mining
%K spatial outliers
%K spatial neighborhood<br>空间数据库
%K 空间数据挖掘
%K 空间离群点
%K 空间邻域
%U http://www.alljournals.cn/get_abstract_url.aspx?pcid=5B3AB970F71A803DEACDC0559115BFCF0A068CD97DD29835&cid=8240383F08CE46C8B05036380D75B607&jid=D06194629680C940ACE75262F54B9D85&aid=E0A50D48A253C510&yid=37904DC365DD7266&vid=708DD6B15D2464E8&iid=DF92D298D3FF1E6E&sid=7D89C25BE291E00C&eid=A73A882009D0AEFE&journal_id=1006-8961&journal_name=中国图象图形学报&referenced_num=4&reference_num=18